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全力打造三型两网架构系统
三型两网的开发趋势越来越火，像“枢纽型”、“平台型”、“共享型”这些关键词你应该早就耳熟能详了吧？电网系统往智能化、互联化方向走，嗯，确实挺有看头的。如果你正打算搭个能源互联网相关的系统，那现在不动手，真的就晚了。
国家电网提出“三型两网”已经不是新鲜事，背后逻辑其实简单：用更聪明的方式连接资源、平台和用户。比如你用Redis做缓存、用Flink做实时数据，再接入物联网平台和数据服务，整套系统跑起来，响应快、架构清晰。
想了解更细？我挑了几个资源，蛮实用的，看看这几个链接：
- Redis 互联网实战应用，用法清楚，配图也多
- 能源设备物联网数据服务平台，适合做数据打通
- Flink 应用
算法与数据结构
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2025-07-02
LeetCode 101C++算法题集
算法初学者的刷题宝藏，压缩包里有本《LeetCode 101》PDF，据说是 Google 大神出的。内容挺全，主要是用 C++各种经典算法，像快排、二分、DFS这些全都有，讲得通俗易懂，还配了多 LeetCode 例题。适合想补算法、练手面试题的你，是打算冲一线大厂的朋友，别错过了。
算法与数据结构
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2025-07-02
Simulink自由滚动轮胎侧偏特性仿真模型
自由滚动轮胎的侧偏特性模拟，最麻烦的其实就是建模过程太啰嗦。但这个基于Simulink的仿真模型就挺方便，结构清晰，参数设置也直观，跑起来也不卡。
模型里对轮胎的侧偏刚度和滑移角的响应关系模拟得还不错，适合用来测试控制策略或者跑个动态场景。你要是平时搞车辆动力学建模，这个东西能省你不少时间。
嗯，而且它跟一些高级模型兼容也蛮好，比如七自由度模型、14 自由度车辆模型，甚至能搭配PAC 魔术轮胎那套搞精细仿真。
你可以配合这几个资源一起用：七自由度模型与魔术轮胎、14 自由度车辆动力学模型、PAC 魔术轮胎指南。资源都比较全，调试起来方便得多。
要提醒一句：模型本身偏基础，适合教学和原型开发。如
算法与数据结构
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2025-07-02
Apriori候选集生成机制数据挖掘应用
由 L1 生成候选集 C2 的操作，其实在挖频繁项集时挺关键。你可以理解成，用之前的结果组合出新的项集。像{I1, I2}、{I2, I5}这种两两组合，就是 Apriori 里最基础的一步。逻辑不难，核心是穷举+剪枝，搭配频率判断，挺实用的一招。
Apriori 算法的思路其实比较直白：先搞出L1，一路往上迭代出L2、L3。每一轮的候选集（像C2）都从上一轮的频繁项集来组合。效率不算高，但胜在稳定靠谱。
如果你对频繁项集这块感兴趣，下面这几个资料还挺值得翻翻：
Apriori 频繁项集挖掘算法 —— 基础全，建议先看
候选集与频繁项集的生成（PPT） —— 图文清晰，适合快速理解
算法与数据结构
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2025-07-02
PhantomJS 2.1.1无界面浏览器
phantomjs 的 2.1.1 版本是个挺老牌的工具了，但放在现在一些自动化需求上，还是蛮实用的。它本质上是个“无界面”的浏览器——也就是你能用它像正常浏览器那样打开页面、跑 JS，但界面不会弹出来，适合跑爬虫、截图、做网页测试这类场景。
配合 python 和 selenium来用，会有奇效。比如，你想模拟人访问一个页面，但又不想被检测成机器人？phantomjs 能帮你把页面加载行为隐藏得比较自然。像一些要登录才能访问的页面，模拟 cookie、点击按钮它也都能搞定。
文件是个phantomjs-2.1.1-windows.rar压缩包，解压就能用，不用你再去折腾安装。用的时候只要告诉
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2025-07-02
Python基础排序算法实现
Python 的 5 种基础排序算法实现，写得挺清楚，适合刚入门的朋友参考。代码不复杂，逻辑也蛮清晰的，几种常见排序都覆盖了：冒泡、选择、插入、快速、归并。你要是想快速掌握各个算法的基本思路，看这个就够用了。
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2025-07-02
URULE基于RETE算法的Java规则引擎
基于RETE 算法的URULE 规则引擎挺适合想用纯 Java 搞业务规则的朋友。嗯，RETE 就是那种帮你快速把一堆事实和规则匹配起来的玩意儿，响应也快，尤其适合你规则变动比较频繁的场景，比如金融风控或者电信计费。
URULE 里的规则集、决策表、决策树和评分卡都蛮实用。像决策表就挺直观，业务同事也能看得懂，自己动手改规则也不头疼。决策树呢，用来理清复杂逻辑，拖一拖拉一拉，路径就出来了，清楚明了。
比较好玩的是它自带的可视化设计器，不用写太多代码，拖拖拽拽就能把规则做出来。纯 Java 实现，用啥服务器都能跑，比较省心。如果你用过Drools，这玩意儿上手也快。
要注意哦，URULE 项目里
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2025-07-02
低秩与稀疏建模在大数据信号分析中的应用
低秩结构的信号，真的是个挺实用的方向，尤其在像认知雷达这类大数据时。你会发现多信号其实信息量并不大，换句话说就是“数据看着多，其实有效的没几个”，这时候就得靠低秩和稀疏建模了，压缩、去噪、提特征都靠它们，效率杠杠的。
像线性时不变系统的冲击响应，这种系统其实蛮常见的，搞自动控制或者通信的都绕不开。你如果用MATLAB建模和验证，还挺方便的，闭式解直接上，结果也稳。这方面可以看看这篇建模验证的文章，写得蛮清楚的。
讲到稀疏和低秩建模，就不得不提香农编码优化和SURF算法的结合，这种操作适合做图像或特征提取那一类的任务。代码也不少，比如这篇讲的是稀疏回归怎么优化效率，还有这篇用 SURF 提升稀疏
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2025-07-02
表格快速合并胖子数据处理工具
表格合并老是让你抓狂？表格快速合并胖子工具箱真的是个省事儿的宝贝。它不是那种花里胡哨的软件，功能该有的都有，还挺贴心的。像我这种懒人，一次选一堆 Excel 批量导入，轻轻一点就能自动合并，还不出错，真的省心多了。
批量导入功能实用，是你要好几个部门的报表、销售数据什么的，再也不用一份一份开。
智能匹配也挺厉害，它会自己找出各个表里那些名字一样的列，比如“产品名”或“时间”，合并后基本不用你再手动校对，真的挺准。
你还可以选择按行还是按列合并，这点比较灵活，不管你表长表宽它都能搞定。合并后的格式也不乱，原格式保留这个功能适合要拿去汇报的情况，整洁又专业。
另外它还自带一些数据清洗的小功能，比如
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2025-07-02
MATLAB遗传算法工具箱使用说明
遗传算法的工具箱资源你用过没？MATLAB自带的遗传算法工具箱（GATBX）真的挺方便，适合搞优化算法的朋友。工具箱内置的函数不少，适配工程优化、机器学习调参、数据拟合这些场景，算是 MATLAB 里蛮实用的一套家伙。
工具箱的参数设置比较灵活，像种群大小、交叉率、变异率这些都能调。选择策略也多，有轮盘赌、比例选择啥的，方便你实验不同策略效果。嗯，适应度函数你得自己写，但好在接口比较直观，写起来不麻烦。
你只要写个fitnessFunction函数，直接调用ga函数就能跑起来。比如下面这个例子，用遗传算法找二维最小值的最优解：
function [fval] = fitnessFunction
算法与数据结构
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2025-07-02